改进U-Net的超声乳腺肿瘤分割网络OA北大核心CSTPCD
Enhanced Network for Ultrasound Breast Tumor Segmentation Based on U-Net
乳腺超声图像具有肿瘤大小形态多变、阴影较多、边界模糊等特点,经典U-Net的乳腺肿瘤分割结果与标注图像出入较大.对此,提出改进网络MultiMixU-Net.该网络在U-Net结构中引入MultiMix block以及Respath.MultiMix block通过空洞卷积通路提高网络区分目标以及背景的能力,并通过级联该通路中各卷积层输出,融合普通卷积通路的输出来提取多尺度特征信息.Respath的改进部署使网络中收缩路径与扩张路径之间对应特征信…查看全部>>
陈曦;刘奇;邓小波;何柯辰;全美霖
四川大学 电气工程学院,成都 610065四川大学 生物医学工程学院,成都 610065四川大学 电气工程学院,成都 610065四川大学 电气工程学院,成都 610065四川大学 生物医学工程学院,成都 610065
信息技术与安全科学
乳腺肿瘤分割超声图像U-Net深度学习
《计算机工程与应用》 2022 (22)
219-228,10
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